Machine Learning dan Kecerdasan Buatan

Deskripsi

Pelatihan “Machine Learning dan Kecerdasan Buatan” merupakan program komprehensif yang dirancang untuk memperkenalkan peserta kepada konsep dasar hingga implementasi praktis teknologi kecerdasan buatan dan machine learning. Program ini akan membimbing peserta melalui teori fundamental AI dan ML, metode pengembangan model, serta aplikasi nyata dalam menyelesaikan permasalahan bisnis dan juga teknologi. Pelatihan ini menggabungkan aspek teoretis dengan hands-on practice menggunakan teknologi dan juga tools terkini yang digunakan oleh para profesional di industri.

Durasi pelatihan dirancang selama 5 hari (40 jam) dengan kombinasi antara penyampaian materi, diskusi interaktif, studi kasus, dan praktek langsung menggunakan dataset riil. Peserta akan mendapatkan pemahaman menyeluruh tentang cara kerja ML dan juga AI, serta kemampuan untuk mengimplementasikan solusi berbasis AI dalam lingkungan profesional mereka.

Tujuan

1. Membangun pemahaman yang kuat tentang konsep dasar dan juga terminologi dalam machine learning dan kecerdasan buatan
2. Mengembangkan kemampuan untuk mengidentifikasi masalah yang dapat diselesaikan dengan pendekatan ML/AI
3. Membekali peserta dengan keterampilan praktis dalam mengembangkan, melatih, dan juga mengevaluasi model machine learning
4. Memberikan pengalaman langsung dalam menggunakan framework dan tools ML/AI populer seperti TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn
5. Meningkatkan kemampuan peserta dalam mempersiapkan dan memproses data untuk keperluan analisis dan modeling
6. Membangun kapasitas untuk mengimplementasikan solusi ML/AI dalam konteks bisnis dan juga operasional
7. Mengembangkan kemampuan interpretasi hasil model dan pembuatan keputusan berbasis AI

Materi Pelatihan

Pengantar dan Dasar-Dasar Machine Learning

• Pengenalan Kecerdasan Buatan dan Machine Learning
  – Sejarah, perkembangan, dan juga tren terkini
  – Perbedaan AI, ML, Deep Learning, dan Data Science
  – Kasus penggunaan AI/ML di berbagai industri
• Dasar-Dasar Machine Learning
  – Konsep pembelajaran supervised, unsupervised, dan juga reinforcement
  – Regresi dan juga klasifikasi
  – Pengukuran performa model (akurasi, presisi, recall, F1-score)
• Preparasi dan Pengolahan Data
  – Teknik pengumpulan dan pembersihan data
  – Feature engineering dan juga selection
  – Normalisasi dan standarisasi data

Algoritma Machine Learning dan Implementasinya

• Algoritma Machine Learning Fundamental
  – Linear Regression dan Logistic Regression
  – Decision Trees dan Random Forest
  – Support Vector Machines (SVM)
  – K-Means Clustering
• Hands-on Practice dengan scikit-learn
  – Implementasi algoritma dasar ML
  – Cross-validation dan juga hyperparameter tuning
  – Visualisasi hasil dan evaluasi model

Deep Learning dan Neural Networks

• Pengantar Deep Learning
  – Konsep dasar neural networks
  – Arsitektur multilayer perceptron
  – Fungsi aktivasi dan juga optimizers
• Framework Deep Learning
  – Pengenalan TensorFlow dan Keras
  – Pengembangan model neural networks sederhana
  – Training, validasi, dan juga pengujian model
• Convolutional Neural Networks (CNN)
  – Konsep dan aplikasi dalam computer vision
  – Transfer learning dan juga fine-tuning model pre-trained

Natural Language Processing dan Advanced Topics

• Natural Language Processing (NLP)
  – Text preprocessing dan feature extraction
  – Word embeddings (Word2Vec, GloVe)
  – Sequence models dan juga LSTM/GRU
• Recurrent Neural Networks dan Transformers
  – Pemodelan sequence data
  – Mekanisme attention dan self-attention
  – Pengenalan model BERT, GPT, dan aplikasinya
• Reinforcement Learning
  – Konsep dasar dan komponen RL
  – Q-learning dan juga Deep Q Networks
  – Aplikasi RL dalam pengambilan keputusan

Implementasi Praktis dan Deployment Model

• ML Operations (MLOps)
  – Siklus hidup model ML
  – Versioning dan monitoring model
  – Continuous integration dan juga deployment untuk ML
• Deployment Model AI
  – Containerization dengan Docker
  – Pembuatan API untuk model ML
  – Cloud deployment (AWS, GCP, Azure)
• Proyek Capstone dan Presentasi
  – Pengembangan end-to-end solusi ML/AI
  – Evaluasi dan juga penyempurnaan model
  – Presentasi hasil dan diskusi

Jadwal dan Tempat Pelatihan

Bulan	Minggu I  Bandung	Minggu II  Jakarta	Minggu III  Bandung	MInggu IV  Yogyakarta
Januari	6-8	13-15	20-22	27-29
Februari	3-5	10-12	17-19	24-26
Maret	3-5	10-12	17-19	24-26
April	7-9	14-16	21-23	28-30
Mei	5-7	13-15	19-21	26-28
Juni	2-4	9-11	16-18	23-25
Juli	7-9	14-16	21-23	28-30
Agustus	4-6	11-13	18-20	25-27
September	1-3	8-10	15-17	22-24
Oktober	6-8	13-15	20-22	27-29
November	3-5	10-12	17-19	24-26
Desember	1-3	8-10	15-17	22-24

 

Harga Pelatihan

Offline

• Public Training mulai dari 5.000.000 – 7.000.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 850.000 per orang

Online

• Public Training mulai dari 1.200.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 600.000 per orang

 

Fasilitas Pelatihan

• Sertifikat Pelatihan
• Expert Trainer
• Coffee Break 2x per hari
• Lunch 1x per hari
• Room meeting hotel minimal bintang tiga
• Materi pelatihan dalam bentuk hard copy dan juga soft copy
• ATK
• Backpack exclusive
• Jaket eksklusif (souvenir)
• Dokumentasi
• Laporan Pelatihan
• Pre and Post Test

Baca Juga : Strategi Promosi Efektif

Instagram Kami : Taka Artaguna Utama

Views: 5